前言
上一篇文章 ，我們講解了邊緣梯度計算函數，這篇文章我們來了解圖像金字塔。
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圖像金字塔？
圖像金字塔被廣泛用于計算機視覺應用中。
圖像金字塔是一個圖像集合，集合中所有的圖像都源于同一個原始圖像，而且是通過對原始圖像連續降采樣獲得的。
——《學習OpenCV》
常見的圖像金字塔有下面兩種：
- 高斯金字塔(Gaussian pyramid): 用來向下采樣
- 拉普拉斯金字塔(Laplacian pyramid): 用來從金字塔低層圖像重建上層未采樣圖像
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高斯金字塔
類似金字塔一樣，高斯金字塔從底層原始圖逐漸向下采樣，越來越小。
那么如何獲取下一層圖像呢？
首先，和高斯內核卷積：
然后，將所有偶數行列刪掉。
可見，這樣下一級圖像約為上一級的1/4。
那么向上變換如何變換呢？
首先先將圖片行列擴大為原來的兩倍，然后將添加的行列用0填充。
最后用剛剛的高斯內核乘以4后卷積。
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高斯金字塔實現
var
pyrDown =
function
(__src, __dst){
__src
|| error(arguments.callee, IS_UNDEFINED_OR_NULL
/*
{line}
*/
);
if
(__src.type && __src.type == "CV_RGBA"
){
var
width =
__src.col,
height
=
__src.row,
dWidth
= ((width & 1) + width) / 2
,
dHeight
= ((height & 1) + height) / 2
,
sData
=
__src.data,
dst
= __dst ||
new
Mat(dHeight, dWidth, CV_RGBA),
dstData
=
dst.data;
var
withBorderMat = copyMakeBorder(__src, 2, 2, 0, 0
),
mData
=
withBorderMat.data,
mWidth
=
withBorderMat.col;
var
newValue, nowX, offsetY, offsetI, dOffsetI, i, j;
var
kernel = [1, 4, 6, 4, 1
,
4, 16, 24, 16, 4
,
6, 24, 36, 24, 6
,
4, 16, 24, 16, 4
,
1, 4, 6, 4, 1
];
for
(i = dHeight; i--
;){
dOffsetI
= i *
dWidth;
for
(j = dWidth; j--
;){
for
(c = 3; c--
;){
newValue
= 0
;
for
(y = 5; y--
;){
offsetY
= (y + i * 2) * mWidth * 4
;
for
(x = 5; x--
;){
nowX
= (x + j * 2) * 4 +
c;
newValue
+= (mData[offsetY + nowX] * kernel[y * 5 +
x]);
}
}
dstData[(j
+ dOffsetI) * 4 + c] = newValue / 256
;
}
dstData[(j
+ dOffsetI) * 4 + 3] = mData[offsetY + 2 * mWidth * 4 + (j * 2 + 2) * 4 + 3
];
}
}
}
else
{
error(arguments.callee, UNSPPORT_DATA_TYPE
/*
{line}
*/
);
}
return
dst;
};
dWidth = ((width & 1) + width) / 2 ,
dHeight = ((height & 1) + height) / 2
這里面a & 1等同于a % 2，即求除以2的余數。
我們實現時候沒有按照上面的步驟，因為這樣子效率就低了，而是直接創建一個原矩陣1/4的矩陣，然后卷積時候跳過那些要被刪掉的行和列。
下面也一樣，創建后卷積，由于一些地方一定是0，所以實際卷積過程中，內核有些元素是被忽略的。
var
pyrUp =
function
(__src, __dst){
__src
|| error(arguments.callee, IS_UNDEFINED_OR_NULL
/*
{line}
*/
);
if
(__src.type && __src.type == "CV_RGBA"
){
var
width =
__src.col,
height
=
__src.row,
dWidth
= width * 2
,
dHeight
= height * 2
,
sData
=
__src.data,
dst
= __dst ||
new
Mat(dHeight, dWidth, CV_RGBA),
dstData
=
dst.data;
var
withBorderMat = copyMakeBorder(__src, 2, 2, 0, 0
),
mData
=
withBorderMat.data,
mWidth
=
withBorderMat.col;
var
newValue, nowX, offsetY, offsetI, dOffsetI, i, j;
var
kernel = [1, 4, 6, 4, 1
,
4, 16, 24, 16, 4
,
6, 24, 36, 24, 6
,
4, 16, 24, 16, 4
,
1, 4, 6, 4, 1
];
for
(i = dHeight; i--
;){
dOffsetI
= i *
dWidth;
for
(j = dWidth; j--
;){
for
(c = 3; c--
;){
newValue
= 0
;
for
(y = 2 + (i & 1); y--
;){
offsetY
= (y + ((i + 1) >> 1)) * mWidth * 4
;
for
(x = 2 + (j & 1); x--
;){
nowX
= (x + ((j + 1) >> 1)) * 4 +
c;
newValue
+= (mData[offsetY + nowX] * kernel[(y * 2 + (i & 1 ^ 1)) * 5 + (x * 2 + (j & 1 ^ 1
))]);
}
}
dstData[(j
+ dOffsetI) * 4 + c] = newValue / 64
;
}
dstData[(j
+ dOffsetI) * 4 + 3] = mData[offsetY + 2 * mWidth * 4 + (((j + 1) >> 1) + 2) * 4 + 3
];
}
}
}
else
{
error(arguments.callee, UNSPPORT_DATA_TYPE
/*
{line}
*/
);
}
return
dst;
};
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